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基于英语的生物医学实体识别AI模型

该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
该项目基于BERT的bert-base-uncased模型,通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体,支持多种语言和实体类别,包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能,模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于提取各类文本中的关键实体信息,适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型,专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调,能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中,bert-base-NER展现出优秀性能,F1分数达92.59%。模型提供简洁接口,可广泛应用于各类自然语言处理场景。
deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa的序列标注模型,专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型,采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后,可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码,便于快速应用。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
MedNER-CR-JA - 日语医疗文档命名实体识别模型
GithubHuggingfaceMedTxt-CR-JA医疗文档命名实体识别开源项目日语模型模型训练
MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型,基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达,输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现,支持批量处理医疗文档,适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。
bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用
BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理
探索在PubMed文献上预训练的BERT模型,BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理,提升医学信息提取和文本分析精度,并通过多个基准数据集的评估。
pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型 支持语义搜索和RAG应用
GithubHuggingfacePubMedBERT医学文献嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义搜索
PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调,将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练,相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用,可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上,该模型展现出优秀的性能表现。
roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型 擅长处理非正式文本
GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理
roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练,在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异,尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy,它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体,并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。
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